南京医科大学学报(自然科学版)

作者：丁勇，张蓓蓓，吴静

单位：南京医科大学康达学院，江苏 连云港 222000,,南京医科大学康达学院，江苏 连云港 222000,,南京医科大学生物医学工程与信息学院，江苏 南京 211166,

关键词：配对检验;甲型肝炎;ARIMA乘积季节模型;预测

基金：国家自然科学基金（61901225）；江苏省高校自然科学研究（19KJD330001）；江苏高校哲学社会科学研究（2022SJYB1868）；江苏省大学生创新创业训练计划（202213980011Y）；南京医科大学康达学院第一期青年教师科研导师项目（KD2022KYDS020）；南京医科大学康达学院第二期品牌专业建设工程（JX206000302）；南京医科大学康达学院医学信息模拟及预测科研团队（KD2022KYCXTD003）

目的：探讨基于配对检验的求和自回归移动平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型在我国甲肝发病预测中的应用，提出时间序列模型预测效果评价的新思路与方法。方法：根据 2004 年 1 月—2021 年 12 月我国甲肝传染病月发病数建立 ARIMA 模型，对 2022 年 1—8 月的甲肝月发病数进行预测，通过配对 t 检验和误差分析评估该模型的预测效果。结果：配对t 检验结果显示，ARIMA（1，1，0）（0，1，1）12模型预测的甲肝月发病数与实际月发病数差异无统计学意义（P ＞ 0.05），说明模型有较好的预测能力，预测结果的相对误差平均值为3.86%，标准差为3.25%。结论：ARIMA 乘积季节模型能够较准确地预测我国甲肝的发病趋势；配对检验为时间序列模型预测效果的评价提供了客观评价依据，较好地解决了时间序列模型预测效果的评价问题。

来源：2024年第10期

《南京医科大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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